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公开(公告)号：CN119292336B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411822707.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/648 , G01C21/20 , G05D1/249 , G05D1/43 , G06V20/56 , G06V10/764 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种面向多栖无人艇的感知方法及系统，涉及无人艇控制技术领域，该面向多栖无人艇的感知方法包括：根据图像中每个像素点和对应的相邻像素点的灰度值的比较结果确定异常像素点；根据每个异常像素点确定每个异常像素点对应的偏离值；将偏离值小于第一预设阈值的异常像素点确定为边缘像素点，并根据全部边缘像素点对图像进行区域划分得到子区域图像；将子区域图像输入训练好的图像分类模型输出区域类型；确定预设行驶路线穿越目标区域时经过的目标子区域以及经过目标子区域的顺序，根据目标子区域对应的区域类型和经过目标子区域的顺序生成无人艇的控制策略。本发明可以有效提高无人艇控制的适应性和安全性。
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公开(公告)号：CN119292336A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411822707.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/648 , G01C21/20 , G05D1/249 , G05D1/43 , G06V20/56 , G06V10/764 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种面向多栖无人艇的感知方法及系统，涉及无人艇控制技术领域，该面向多栖无人艇的感知方法包括：根据图像中每个像素点和对应的相邻像素点的灰度值的比较结果确定异常像素点；根据每个异常像素点确定每个异常像素点对应的偏离值；将偏离值小于第一预设阈值的异常像素点确定为边缘像素点，并根据全部边缘像素点对图像进行区域划分得到子区域图像；将子区域图像输入训练好的图像分类模型输出区域类型；确定预设行驶路线穿越目标区域时经过的目标子区域以及经过目标子区域的顺序，根据目标子区域对应的区域类型和经过目标子区域的顺序生成无人艇的控制策略。本发明可以有效提高无人艇控制的适应性和安全性。
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公开(公告)号：CN117612073A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311510533.X
申请日：2023-11-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/77 , G06T5/90
Abstract: 本发明提出了一种适用于极地环境的快速船舶感知系统及方法，首先输入图片进行判断是否为失真图片，并利用MSRCR对失真图片进行修复增强；基于RAFconv的思想提出LAWDS，得到改进主干特征提取网络，进行图像特征提取，在保证较高检测精度的同时，尽可能地减少计算量和内存占用；使用基于组卷积提出EMSC卷积结构特征金字塔用于处理多尺度目标检测，减少不同特征的分类参数量；最终基于提出的快速感知系统获得检测结果；本发明兼具实时性与鲁棒性好且便于部署的特点，针对极地环境获取图像质量不高，能增强图像质量，加强检测精度，因减少参数量，减少内存占用，能满足极地无人艇设备嵌入式系统算力限制要求。
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公开(公告)号：CN110189761B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910421436.0
申请日：2019-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0208
Abstract: 本发明提供的是一种基于贪婪深度字典学习的单信道语音去混响方法。步骤一、将输入的混沌、纯净语音进行信号预处理，进行特征的提取；步骤二、结合稀疏和贪婪深度字典学习对单信道语音去混响问题进行模型建立；步骤三、将建立好的模型与提取的特征进行模型训练，得到基本系数；步骤四、再次输入混沌、纯净语音信号数据进行测试，经过傅里叶逆变换后，最终得到纯净语音。本发明将传统的单信道语音去混响方法与深度字典学习相结合，提高单信道去混响的效果，使其具有良好的去混响效果，提高深度网络结构的可推导性。
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公开(公告)号：CN110189761A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910421436.0
申请日：2019-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0208
Abstract: 本发明提供的是一种基于贪婪深度字典学习的单信道语音去混响方法。步骤一、将输入的混沌、纯净语音进行信号预处理，进行特征的提取；步骤二、结合稀疏和贪婪深度字典学习对单信道语音去混响问题进行模型建立；步骤三、将建立好的模型与提取的特征进行模型训练，得到基本系数；步骤四、再次输入混沌、纯净语音信号数据进行测试，经过傅里叶逆变换后，最终得到纯净语音。本发明将传统的单信道语音去混响方法与深度字典学习相结合，提高单信道去混响的效果，使其具有良好的去混响效果，提高深度网络结构的可推导性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104200014B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410409789.6
申请日：2014-08-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种蛙人仿真信号生成方法。本发明包括：对高斯白噪声按对应实际蛙人频率进行滤波处理获得蛙人仿真信号载频。构造蛙人仿真信号包络。将蛙人仿真信号包络调制到蛙人仿真信号载频上，获得蛙人仿真信号。本发明获得的蛙人仿真信号在通常蛙人研究的分析带宽上，与实际蛙人信号的时域信号和频谱等高度相似，可以广泛应用于蛙人目标探测、特征提取、跟踪等针对蛙人的理论研究和仿真验证。
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公开(公告)号：CN104181539A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410409842.2
申请日：2014-08-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及目标特征提取方法，尤其涉及一种基于矢量信号的对数归一化多子带匹配滤波的蛙人物理特征提取方法。本发明包括：对矢量水听器接收到的水下蛙人辐射噪声的各通道进行数据截取分帧；利用声压信号获得自谱，利用声压与各振速信号获得互谱，并将三个互谱进行平方能量合成；选取特征显著的频带，并进行子带划分；计算每个子带所包含的能量，选择其作为每个子带的特征；利用参考蛙人信号对每个子带进行匹配能量输出；进行对数归一化处理，获得对数归一化的匹配滤波输出；进行包络检波，获得信号的包络谱。采用本方法获得的包络曲线清晰、平稳，解决了标准多子带匹配滤波算法输出值变化较大的问题，同时保留了矢量互谱算法抑制背景噪声的能力。
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公开(公告)号：CN113204647A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110471459.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 哈本发明属于知识图谱技术领域，具体涉及一种基于联合权重的编码解码框架知识图谱嵌入方法。本发明采用带有抽样聚合的联合注意力权重图卷积网络编码器和ConvTransH解码器，旨在加强复杂关系中多端实体嵌入表示结果的区分性，并加入抽样方法来解决图谱嵌入过程中的规模过大问题。本发明解决了工控网络安全知识图谱中多端实体表示区分性差的问题，可以有效的增强工控网络安全知识图谱中多端实体表示区分性，提高工控网络安全知识图谱嵌入效果。
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公开(公告)号：CN119690075A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411832076.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/648 , G05D109/30
Abstract: 一种多无人艇协同多目标均匀围捕控制方法，涉及多无人艇协同多目标围捕技术领域。为解决现有技术中存在的，现有的多无人艇协同围捕技术存在效率较低、围捕精度和稳定性不足，以及增益设计复杂且容易产生过大增益的问题的技术缺陷，本发明提供的技术方案为：包括：构建多无人艇系统和多目标系统的运动学模型，定义围捕任务的目标状态；基于运动学模型和目标状态，建立分布式目标中心估计器；根据分布式目标中心估计器提供的目标几何中心信息，构建围捕控制器；基于围捕控制器的控制策略，调整无人艇的角速度以实现相位间隔角的一致性；动态调整围捕控制器的参数，输出给多无人艇系统。适合应用于多无人艇协同多目标均匀围捕控制的工作中。
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公开(公告)号：CN113204647B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110471459.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 哈本发明属于知识图谱技术领域，具体涉及一种基于联合权重的编码解码框架知识图谱嵌入方法。本发明采用带有抽样聚合的联合注意力权重图卷积网络编码器和ConvTransH解码器，旨在加强复杂关系中多端实体嵌入表示结果的区分性，并加入抽样方法来解决图谱嵌入过程中的规模过大问题。本发明解决了工控网络安全知识图谱中多端实体表示区分性差的问题，可以有效的增强工控网络安全知识图谱中多端实体表示区分性，提高工控网络安全知识图谱嵌入效果。
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